KDG STUDIO
将知识转化为结构的专用工作台
超越RAG — 我们构建贴合您业务领域的「知识系统」。
KDG STUDIO采用与通用RAG搜索系统根本不同的方法。在Neo4j图数据库上构建4层知识架构，将您的业务流程、判断标准和隐性知识直接结构化为知识资产。从软件开发可追溯性分析到制造业附加价值结构可视化，为您的领域特定课题提供最优知识系统方案。
Feature 01
KBMS — 知识库管理系统
正如DBMS抽象了数据库机制，KBMS抽象了知识的存储、检索和关系管理。基于Neo4j图数据库构建4层知识架构，为4个AI子系统（输入、分析、检索、输出）提供知识服务。
- 14层可追溯知识管理：原文层（原始文档）→ 形式层（结构化信息）→ 知见层（隐性知识、判断标准）→ 元数据层（模式、领域定义）
- 2通过节点（最小知识单元）和边（关系）的图结构，自然实现关系型数据库难以完成的多跳关系探索
- 3全文检索、语义检索（向量嵌入）和图遍历的混合搜索，帮助访问所需知识
Feature 02
Knowledge — 知识生命周期管理
知识越是形式化，就越会爆炸式增长，使得噪音与有用知见难以区分。KDG STUDIO通过共享范围、生命周期、整合、视图、质量门5种机制，在控制知识膨胀的同时维持质量。
- 1共享范围（team → project → domain → system → basic）与搜索优先级确保为每个用户优先展示最相关的知识
- 2自动状态转换（Draft → Published → Referenced → Stale → Archived）形成自净模型，未使用的知识自然下沉，活跃知识浮上
- 35个质量门（可复用？多场景适用？6个月后仍有效？需要2句以上？不重复？）判定哪些知识值得正式结构化
Feature 03
应用案例：大规模软件开发分析（LRA）
作为知识系统的应用案例，LRA（Local Repository Analysis）横断分析软件开发产出物。将需求文档、源代码、测试用例和GitHub Issues作为图结构连接，实现需求可追溯性、变更影响分析和覆盖率缺口检测。
- 1自动构建需求 ↔ 设计 ↔ 代码 ↔ 测试的多层级可追溯性。需求变更时通过图遍历即时可视化影响范围
- 2自动检测缺口：未测试的需求、无需求追溯的代码、无需求驱动的代码变更
- 3从PDF/Word/Markdown需求文档解析、Git仓库结构分析到GitHub API集成的全面产出物导入
※ LRA = Local Repository Analysis（本地仓库分析）。直接解析目标仓库并将其结构化为知识图谱的方法。
Feature 04
应用案例：制造业BOM横断分析与附加价值可视化
另一个应用案例是制造业BOM（物料清单）横断分析。E-BOM（设计）、M-BOM（制造）、P-BOM（采购）、S-BOM（服务）、Q-BOM（报价）——5种BOM分散在各部门的信息孤岛中，通过知识图谱进行连接。引入R-BOM（实绩BOM），从结构上可视化「企业的附加价值在哪里产生、在哪里流失」。
- 1基于LLM的语义名称统一，对同一零件的多个不同ID（设计品号、SAP编码、通称名）进行带置信度评分的整合。通过图遍历进行变更波及分析
- 2Q-BOM（附加价值假设）与R-BOM（附加价值实绩）的差距分析，揭示每个工序中价值的产生与流失。将资深员工的经验积累为知识，转化为组织资产
- 35个专用应用（Mapping·Parts·Integrity·ECM·PLM）覆盖从名称统一到变更管理再到附加价值结构经营仪表盘
Feature 05
应用案例：BPO业务分析（间接部门的知识驱动型自动化）
在大型企业集团中，会计·法务·信息技术等间接部门的业务跨越多个关联公司，产生大量定型和半定型业务。KDG采用「业务知识结构化」的方法，将资深员工的判断标准·各公司特有的习惯·过去的处理经验积累到KBMS中，与LLM推理相结合，实现BPO业务的知识驱动型自动化。
- 1关联公司间交易对账（ICR）：3层知识模型与LLM推理，从CSV导入→匹配→消去分录→审计报告实现多家公司的一站式处理
- 2费用报销处理（EXP）：收据OCR→规程检查→对话→受理，将社内规程·税法·过去的审查意见作为知识积累，持续提升检查精度
- 3SaaS使用审查（SCC）·合同审核（CCK）：将安全审查和合同审查的判断标准结构化，实现一致性审查与理由自动生成
让我们一起为您的业务设计最优知识系统
KDG STUDIO不是通用工具。我们深入理解您的业务结构、判断标准和隐性知识，然后构建贴合您领域的知识系统。软件开发可追溯性和制造业附加价值分析只是应用案例。让我们一起探讨什么样的知识结构最能解决您的课题。